3 research outputs found
Thought-controlled games with brain-computer interfaces
Nowadays, EEG based BCI systems are starting to gain ground in games for health research. With reduced costs and promising an innovative and exciting new interaction paradigm, attracted developers and researchers to use them on video games for serious applications. However, with researchers focusing mostly on the signal processing part, the interaction aspect of the BCIs has been neglected. A gap between classification performance and online control quality for BCI based systems has been created by this research disparity, resulting in suboptimal interactions that lead to user fatigue and loss of motivation over time. Motor-Imagery (MI) based BCIs interaction paradigms can provide an alternative way to overcome motor-related disabilities, and is being deployed in the health environment to promote the functional and structural plasticity of the brain. A BCI system in a neurorehabilitation environment, should not only have a high classification performance, but should also provoke a high level of engagement and sense of control to the user, for it to be advantageous. It should also maximize the level of control on user’s actions, while not requiring them to be subject to long training periods on each specific BCI system. This thesis has two main contributions, the Adaptive Performance Engine, a system we developed that can provide up to 20% improvement to user specific performance, and NeuRow, an immersive Virtual Reality environment for motor neurorehabilitation that consists of a closed neurofeedback interaction loop based on MI and multimodal feedback while using a state-of-the-art Head Mounted Display.Hoje em dia, os sistemas BCI baseados em EEG estão a começar a ganhar terreno em jogos relacionados com a saúde. Com custos reduzidos e prometendo um novo e inovador paradigma de interação, atraiu programadores e investigadores para usá-los em vídeo jogos para aplicações sérias. No entanto, com os investigadores focados principalmente na parte do processamento de sinal, o aspeto de interação dos BCI foi negligenciado. Um fosso entre o desempenho da classificação e a qualidade do controle on-line para sistemas baseados em BCI foi criado por esta disparidade de pesquisa, resultando em interações subótimas que levam à fadiga do usuário e à perda de motivação ao longo do tempo. Os paradigmas de interação BCI baseados em imagética motora (IM) podem fornecer uma maneira alternativa de superar incapacidades motoras, e estão sendo implementados no sector da saúde para promover plasticidade cerebral funcional e estrutural. Um sistema BCI usado num ambiente de neuro-reabilitação, para que seja vantajoso, não só deve ter um alto desempenho de classificação, mas também deve promover um elevado nível de envolvimento e sensação de controlo ao utilizador. Também deve maximizar o nível de controlo nas ações do utilizador, sem exigir que sejam submetidos a longos períodos de treino em cada sistema BCI específico. Esta tese tem duas contribuições principais, o Adaptive Performance Engine, um sistema que desenvolvemos e que pode fornecer até 20% de melhoria para o desempenho específico do usuário, e NeuRow, um ambiente imersivo de Realidade Virtual para neuro-reabilitação motora, que consiste num circuito fechado de interação de neuro-feedback baseado em IM e feedback multimodal e usando um Head Mounted Display de última geração
Using brain-computer interaction and multimodal virtual-reality for augmenting stroke neurorehabilitation
Every year millions of people suffer from stroke resulting to initial paralysis,
slow motor recovery and chronic conditions that require continuous reha
bilitation and therapy. The increasing socio-economical and psychological
impact of stroke makes it necessary to find new approaches to minimize its
sequels, as well as novel tools for effective, low cost and personalized reha
bilitation. The integration of current ICT approaches and Virtual Reality
(VR) training (based on exercise therapies) has shown significant improve
ments. Moreover, recent studies have shown that through mental practice
and neurofeedback the task performance is improved. To date, detailed in
formation on which neurofeedback strategies lead to successful functional
recovery is not available while very little is known about how to optimally
utilize neurofeedback paradigms in stroke rehabilitation. Based on the cur
rent limitations, the target of this project is to investigate and develop a
novel upper-limb rehabilitation system with the use of novel ICT technolo
gies including Brain-Computer Interfaces (BCI’s), and VR systems. Here,
through a set of studies, we illustrate the design of the RehabNet frame
work and its focus on integrative motor and cognitive therapy based on VR
scenarios. Moreover, we broadened the inclusion criteria for low mobility pa
tients, through the development of neurofeedback tools with the utilization
of Brain-Computer Interfaces while investigating the effects of a brain-to-VR
interaction.Todos os anos, milho˜es de pessoas sofrem de AVC, resultando em paral
isia inicial, recupera¸ca˜o motora lenta e condic¸˜oes cr´onicas que requerem re
abilita¸ca˜o e terapia cont´ınuas. O impacto socioecon´omico e psicol´ogico do
AVC torna premente encontrar novas abordagens para minimizar as seque
las decorrentes, bem como desenvolver ferramentas de reabilita¸ca˜o, efetivas,
de baixo custo e personalizadas. A integra¸c˜ao das atuais abordagens das
Tecnologias da Informa¸ca˜o e da Comunica¸ca˜o (TIC) e treino com Realidade
Virtual (RV), com base em terapias por exerc´ıcios, tem mostrado melhorias
significativas. Estudos recentes mostram, ainda, que a performance nas tare
fas ´e melhorada atrav´es da pra´tica mental e do neurofeedback. At´e a` data,
na˜o existem informac¸˜oes detalhadas sobre quais as estrat´egias de neurofeed
back que levam a uma recupera¸ca˜o funcional bem-sucedida. De igual modo,
pouco se sabe acerca de como utilizar, de forma otimizada, o paradigma de
neurofeedback na recupera¸c˜ao de AVC. Face a tal, o objetivo deste projeto ´e
investigar e desenvolver um novo sistema de reabilita¸ca˜o de membros supe
riores, recorrendo ao uso de novas TIC, incluindo sistemas como a Interface
C´erebro-Computador (ICC) e RV. Atrav´es de um conjunto de estudos, ilus
tramos o design do framework RehabNet e o seu foco numa terapia motora
e cognitiva, integrativa, baseada em cen´arios de RV. Adicionalmente, ampli
amos os crit´erios de inclus˜ao para pacientes com baixa mobilidade, atrav´es do
desenvolvimento de ferramentas de neurofeedback com a utilizac¸˜ao de ICC,
ao mesmo que investigando os efeitos de uma interac¸˜ao c´erebro-para-RV